主な特長
ファストデータを高速に分析
Kuduでは、高速インサートとアップデート、効率的なカラムナ検索を組み合わせることにより、Apache Hadoop™エコシステムでの新たな分析ワークロードの稼動を実現します。
シンプルなアーキテクチャー
Kuduは、これまでには複雑なハイブリッドアーキテクチャーでなければ解決できなかったHDFSとApache HBaseの間のギャップを埋め、アーキテクトと開発者の負担を軽減します。
エコシステムの統合
Kuduは、Hadoopエコシステムに特化した設計となっているため、Apache Spark、Apache Impala(incubating)、およびMapReduceでデータをネイティブに処理・分析することができます。さらにKuduのテーブルは、HDFSやHBaseのデータと連動することが可能です。
主なユースケース
Kuduは、ランダムリード/ライトを必要とするユースケースや、従来は複雑なラムダアーキテクチャーの構築が不可欠だった高速分析、そして検索機能が求められるユースケースに最適な設計となっています。 より広範なHadoopエコシステムに統合することで、Kuduは、以下のような様々なユースケースに対応します:
- IoTや時系列データ
- 機械データ分析(ネットワークセキュリティ、ヘルスケアなど)
- オンラインレポーティング
エコシステムへの統合
Apache Hadoopエコシステムと連動できるよう設計されたKuduは、Impala、Spark、およびMapReduceと緊密に統合されています。このため、データをリアルタイムでソースからライブストリーミングし、いずれかのエンジンで直ちに処理することができます。BIおよびSQL分析は、Impalaと統合されているため、アップデート可能なオープンソース分析データベースを構築することが可能となります。またSparkとの統合により、リアルタイムアプリケーションのブループリントを容易に作成することができます。
Clouderaはオープンソースイノベーションを継続しています
Clouderaは大規模なユーザーベースから得た数々のインサイトを生かし、Apache Hadoopエコシステムにおいてイノベーションの加速化に邁進しています。Kuduは、ユースケースにおいて「ラムダアーキテクチャーの構築が必要になる場合がある」というユーザーの声に応えるために開発されました。Kuduの提供によりClouderaは、ファストデータで高速分析を実現するというHDFSとHBaseの長年のギャップを埋めることに成功しました。
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